DSP在数字识别中的应用天津工业大学课程设计副本.docx

1、DSP在数字识别中的应用天津工业大学课程设计 副本DSP在数字识别中的应用班级：电信1002 姓名：时东阳学号：1010930202指导教师：刘丽杰 耿磊日期：2013-11-281 课程设计的目的：1)掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 2)掌握图像处理的常用算法； 3)掌握数字信号处理在数字识别中的应用及数字识别使用的基本算法；4)学会DSP的使用，掌握DSP的程序设计方法；5)学会用DSP对数字图像进行分析和处理。2 课程设计内容：把含有数字的图像,如车牌,身份证等读取到DSP的SDRAM中,利用图像处理算法把数字从图像中定位出来;首先把图像二值化，二值化算法选择固定阈值、

2、直方图或最大类间方差法，比较各个二值化算法的效果；对二值化的图像做边缘提取，选择Sobel或者Laplace边缘提取算法并比较效果；经过二值化和边缘提取后的图像，利用投影法定位数字在图像中的位置，并给出数字在图像中的外接矩形；利用CCS把处理结果显示出来。3 课程设计基础：DSP编程基础、数字信号处理知识、图像处理知识。4 具体步骤与要求：4.1数字图像的采集拍摄含有数字的图像,或利用老师给的图像，在DSP CCS软件平台下,编程把图像读取到DSP的SDRAM中。4.2二值化要求完成固定阈值、直方图或最大类间方差法二值化算法，并比较算法处理结果，选择合适的二值化算法，得到二值化后的图像并显示。

3、要求：(1) 固定阈值法，选择多个阈值比较处理，最终选择合适的阈值；(2) （选做）直方图阈值法，绘制直方图并显示。一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化。二值化方法：（1）全局二值化一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于T的像素

4、群的像素值设定为黑色（或者白色）。 全局二值化，在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷，出现了局部二值化方法。 局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理。 （2）局部自适应二值化局部二值化也有一个缺陷。这个缺陷存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来，一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题，就出现了局部自适应二值化方法。 局部自适应二值化，该方法就是在局部二值化的基础之上，将阈值的设定更加合理化。该方法

5、的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。4.3边缘提取 边缘提取采用Sobel或Laplace算法，要求：(1) Sobel和Laplace算法使用3*3模板；(2) (选做)Canny边缘提取算法。边缘提取编程比较：I=imread(lena.bmp);% 提取图像1) BW1=edge(I,sobel); %用SOBEL算子进行边缘检测2) BW2=edge(I,roberts);%用Rober

6、ts算子进行边缘检测3) BW3=edge(I,prewitt); %用prewitt算子进行边缘检测4) BW4=edge(I,log); %用log算子进行边缘检测5) BW5=edge(I,canny); %用canny算子进行边缘检测4.4数字定位要求用自己设计的二值化结果对目标位置进行定位，给出数字的外接矩形和中心；(1) 利用投影法把二值化结果分别向水平和垂直方向投影，选择合适的阈值定位出数字位置，并输出目标位置；(2) 利用修改像素值的方法，把外接矩形绘制到图像中并通过CCS显示。5 数字识别方法综述模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式

7、的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字

8、、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。6 程序/* Main Function Program*/ #include math.h#include stdio.h#define IMAGE_WIDTH 64#define IMAGE_HEIGTH 64void main() FILE *fi; int i,j,k; int yIMAGE_HEIGTHIMAGE_WIDTH; int p64=0,p164=0,p2128=0,m,temp,up,down,right,left; unsigned char id128; fi=fopen(D:tunum3.bmp,rb); fread

9、(char *)id,sizeof(char),54,fi); for (i=0; i16; i+) fread(char *)id,sizeof(char),64,fi); for (i=0; iIMAGE_HEIGTH; i+) fread(char *)id,sizeof(char),128,fi); for (j=0; jIMAGE_WIDTH; j+) yij=idj; fclose(fi); i=0; for (i=0; iIMAGE_HEIGTH; i+) for (j=0; jIMAGE_WIDTH; j+) yij = 255*(yij)/128); /每一行上的0像素数 f

10、or(i=0;iIMAGE_HEIGTH;i+) for(j=0;jIMAGE_WIDTH;j+) if(yij=0) pi+; /每一列上的0像素数 for(j=0;jIMAGE_WIDTH;j+) for(i=0;iIMAGE_HEIGTH;i+) if(yij=0) p1j+; m=IMAGE_HEIGTH/2; temp=pm; for(i=m+1;ipi) temp=pi; up=i; if(temp=0) up=i; break; temp=pm; for(i=m-1;i=0;i-) if(temppi) temp=pi; down=i; if(temp=0) down=i; br

11、eak; m=IMAGE_WIDTH/2; temp=p1m; for(j=m+1;jp1j) temp=p1j; right=j; if(temp=0) right=j; break; temp=p1m; for(j=m-1;j=0;j-) if(tempp1j) temp=p1j; left=j; if(temp=0) left=j; break; /画线 for(j=left;j=right;j+) yupj=0; ydownj=0; for(i=down;i=up;i+) yileft=0; yiright=0; /* End of File */7 设计结果8 设计总结在课设过程中，

12、我结合了课程中所学的理论知识，对dsp数字图像处理又有了深刻的理解，这不仅使我又一次回顾了数字图像的采集、二值化、数字定位以及边缘提取的过程，还让我对C语言变成更加熟练。这次课程设计学到了很多东西，虽然做出来的东西很基础，但是加深了对知识的理解和掌握，作为一名大四学生，我觉得做课程设计十分的有意义，充分锻炼和培养了我独立分析与解决问题的能力。通过课程设计我明白了一个道理，如果说任何机会都是需要去创造出来的话，那么那个创造者，其实就是你自己。机会谁都有，关键在于自己怎么利用一些外部条件去创造。与其等待机会的来临，还不如自己去创造机会，变被动为主动，事情才能成功。过去在自己的心里，总是怀疑自己的能

13、力，认为自己不能胜任某件事情，甚至连尝试的胆量都没有，但是通过这样的课设，不一定我做的最好就是成功，其实只要我能尽力去做，真心去思考，努力去挖掘就会有好的成果，我的收获不只在知识上，同时也在自己能力上有了提高。9 参考文献(1) 周霖.DSP系统设计与实现.北京：国防工业出版社，2003.10(2) 赵红怡.DSP技术与应用实例.北京：电子工业出版社，2010.1(3) 陈展东,白宝兴,韩成,扬华民.数字识别算法研究.A).长春理工大学学报.2010, 01-0147-05,147-151.(4) 雷传华,张秀彬.连接数字语音识别系统的DSP实时实现.上海交通大学学报.1999. 1525-1528(5) 黄素贞,尹立新,苗宏庆.基于DSP的手写数字识别系统. 计算机工程.2005,178-180.